要检查列值是否小于或大于某个值，我们可以使用 with 函数，输出将是一个逻辑向量，当条件满足时值为 TRUE，不满足时值为 FALSE。例如，如果我们有一个 R 数据框 df 的列 x，我们想要检查 x 中的任何值是否大于 10，则可以使用 with(df, df$x>10) 来实现。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(1002) > x1 y1 z1 df1 df1输出x1 y1 ... 阅读更多

data.table 对象类似于数据框对象，但有一些内容可以专门应用于 data.table，因为 data.table 包函数仅为 data.table 对象定义。如果我们想将 data.table 行提取为向量，则可以结合使用 as.vector 函数和 as.matrix 函数，以便 as.vector 可以正确读取行。加载 data.table 包：> library(data.table)考虑以下向量并创建一个 data.table 对象：示例> x1 x2 x3 x4 x5 DT1 DT1输出x1 x2 x3 x4 x5 1: B C C D E 2: B C D B E 3: B C ... 阅读更多

树状图显示了对象之间的层次关系，它是通过使用层次聚类创建的。在基础 R 中，我们可以使用 hclust 函数创建聚类，并使用 plot 函数创建树状图。例如，如果我们想为 mtcars 数据创建树状图，则可以按如下所示进行：> hc=hclust(dist(mtcars)) > plot(hc)示例 1在线演示> head(mtcars)输出mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 ... 阅读更多

要在 R 数据框中创建行和列的乘积列，我们可以使用 rowSums 函数和星号 (*) 在 transform 函数内表示列值的乘积。例如，如果我们有一个包含 x、y、z 的数据框 df，则可以按如下方式创建行和列的乘积列：transform(df, RowSums=rowSums(df), RowProducts=x*y*z)示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(3251) > x1 y1 z1 a1 b1 df1 df1输出x1 y1 z1 a1 b1 1 2 4 10 10 5 2 0 9 5 5 8 3 4 7 6 12 9 ... 阅读更多

要创建指数曲线，我们可以在 plot 函数中对要绘制的变量使用 exp 函数。例如，如果我们有一个向量 x，则可以通过使用 plot(x,exp(x)) 来创建向量 x 的指数曲线。我们可以根据分析的目标对合适的变量使用指数函数，这里仅展示了一个示例说明其工作原理。示例 1在线演示> x plot(x,exp(x))输出示例 2在线演示> y plot(y,exp(y))输出

可以使用 ggplot2 包的 geom_tile 函数创建简单的阶梯图。我们只需要将想要创建阶梯图的向量或列放在 x 和 y 的位置即可。例如，如果我们有一个 R 数据框 df 的列 x，则可以按 ggplot(df, aes(x, x))+geom_tile() 创建阶梯图。示例考虑以下数据框：在线演示> x df df输出x 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10加载 ggplot2 包并创建阶梯 ... 阅读更多

当我们使用 ggplot2 创建彩色条形图时，会自动创建图例条目。如果我们想要创建没有这些图例条目的图表，则可以使用 theme 函数。例如，如果我们有一个数据框 df，其中 x 为分类变量，y 为计数变量，则可以按以下方式创建没有图例条目的条形图：ggplot(df, aes(x, y, fill=x))+geom_bar(stat="identity")+theme(legend.position="none")示例考虑以下数据框：在线演示> x y df df输出x y 1 A 24 2 B 28 3 C 25 4 D 27 5 E 26加载 ggplot2 包并创建条形图：> library(ggplot2) > ggplot(df, aes(x, y, fill=x))+geom_bar(stat="identity")输出：创建 ... 阅读更多

分类变量的点状图与条形图有条形对应类别一样，对应类别有相应的点。如果我们想要为分类变量创建点状图，则只需要使用 ggplot2 包的 geom_point 函数即可。例如，如果我们有一个数据框 df，其中包含分类列 x 和定义为 sd freq 的频率列，则 x 中类别的点状图可以是 ggplot(df, aes(x, freq))+geom_point()。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(3521) > x freq df df输出x freq 1 B 2 2 C 12 3 A 8 4 D 12 5 C ... 阅读更多

出现次数最多的值称为众数，一个变量可能有多个众数。如果我们有多个众数，则可以使用 sort 函数找到第一个众数或第一个出现次数最多的值。例如，如果我们有一个向量 x，其中包含两个以上众数，则第一个众数可以按以下方式找到：sort(table(df$x), decreasing=TRUE)[1]示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(36521) > x df1 df1输出x 1 B 2 E 3 A 4 A 5 D 6 E 7 D 8 B 9 B 10 C 11 E 12 D 13 E 14 A 15 ... 阅读更多

有时我们想找到满足某个条件的值的频率。例如，如果我们有一个向量 x，其中包含从 1 到 100 的随机选取的整数，在这种情况下，我们可能想要找到有多少个值正好等于 10。这可以通过使用 which 和 length 函数来完成。示例 1在线演示> x1 x1输出[1] 5 7 3 3 2 7 3 7 6 3示例> length(which(x1==5)) [1] 1 > length(which(x1==7)) [1] 3 > length(which(x1==3)) [1] 4示例 2在线演示> x2 x2输出[1] 4 1 5 5 5 3 8 9 8 4 8 1 ... 阅读更多